Processing of Cardiovascular Signals and Images
Biomedical signal and image processing is one of the most important visualization and interpretation methodology in biology and medicine. In recent years, we have developed many new and powerful tools for detection (also contactless), storage, cabled and wireless transmission, time and frequency domain analysis, statistical and machine learning classification and display of signals and images, allowing scientists and physicians to obtain quantitative preventive indexes of cardiovascular risk and measurements for the development of systems to support scientific hypotheses and clinical decision.
Laboratory: Cardiovascular BioEngineering Lab
Contact Person: Prof.ssa Laura Burattini
  • Prof. Cees A. Swenne, Cardiology Department, Leiden University Medical Center (LUMC)
  • Prof. Wojciech Zareba and Prof. Jean Philippe Couderc, Heart-Research Follow-Up Program, University of Rochester (NY)
  • Prof. Pablo Laguna and Prof. Juan Pablo Martínez, Department of Electronic Engineering and Communications and the Aragon Institute of Engineering Research (I3A), University of Zaragoza
  • PRAXE srl
  • FFABR-FFO 2017: Identificazione automatica di aritmie atriali in tracciati elettrocardiografici digitali
  • PSA2017: Underwater Near Infra-Red Spectroscopy (UNIRS)
  • RSA-B 2015: PIMRA: Procedure innovative per il monitoraggio remoto dell’attività motoria e cardiovascolare di soggetti in terapia riabilitativa a seguito di un incidente cardiovascolare, in ambiente ambulatoriale o domestico
  • Special issue “ECG Sensors” of Sensors Journal
  • PRA2015: Validazione clinica del segmented beat modulation method
  • PRA2014: Estrazione del tracciato elettrocardiografico da registrazioni rumorose
  • PRA2013: Studio della ripolarizzazione cardiaca per l'identificazione di indici non invasivi di rischio cardiovascolare
  • PRA2012: Studio della variabilità dell’onda T elettrocardiografica per l’identificazione di soggetti a rischio
  • PRA2011: Studio dell’eterogeneità della ripolarizzazione cardiaca
  • PRA2010: Sviluppo di metodi per l’identificazione automatica dell'alternanza dell'onda T
  • PRA2009: Identificazione automatica dell’alternanza dell’onda T dell’ECG